Wie führt man eine Stimmungsanalyse und Textklassifizierung in PHP durch?

Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache sind Stimmungsanalyse und Textklassifizierung zu immer wichtigeren Anwendungsszenarien geworden. In PHP können wir verschiedene Tools und Algorithmen verwenden, um diese Funktionen zu erreichen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie eine Stimmungsanalyse und Textklassifizierung in PHP durchführen und welche Tools und Algorithmen verwendet werden sollten.

1. Sentiment-Analyse

Sentiment-Analyse bezieht sich auf die Analyse von Text, um festzustellen, ob die ausgedrückte Emotion positiv oder negativ ist. In PHP können wir eine Stimmungsanalyse auf die folgenden zwei Arten durchführen.

1. Stimmungsanalyse basierend auf dem Sentiment Dictionary

Die Stimmungsanalyse basierend auf dem Sentiment Dictionary ist eine einfache und effektive Methode zur Stimmungsanalyse. Seine Grundidee besteht darin, jedes Wort im Text den emotionalen Wörtern im emotionalen Wörterbuch zuzuordnen, die Anzahl der positiven und negativen Wörter zu zählen und so die Emotion des Textes zu bestimmen. In PHP können wir vorgefertigte emotionale Lexikonbibliotheken verwenden, wie z. B. die chinesische Ontologiebibliothek für emotionales Vokabular oder die emotionale Vokabelbibliothek von CNKI, oder wir können manuell unser eigenes emotionales Wörterbuch erstellen.

Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode für eine Sentimentanalyse basierend auf einem Sentiment-Wörterbuch:

<?php

// 加载情感词典
$positive_words = file('positive.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$negative_words = file('negative.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 定义情感值
$positive_score = 0;
$negative_score = 0;

// 分词
$words = mb_str_split($text);

// 统计情感值
foreach($words as $word){
    if(in_array($word, $positive_words)){
        $positive_score++;
    } elseif(in_array($word, $negative_words)){
        $negative_score++;
    }
}

// 输出结果
if($positive_score > $negative_score){
    echo '积极';
} elseif($positive_score < $negative_score){
    echo '消极';
} else {
    echo '中性';
}

?>

2. Sentiment-Analyse basierend auf maschinellem Lernen

Sentiment-Analyse basierend auf maschinellem Lernen ist eine genauere Sentiment-Analysemethode. Seine Grundidee besteht darin, ein Emotionsklassifizierungsmodell zu erstellen, indem vorhandene annotierte Daten trainiert werden, und das Modell dann zu verwenden, um emotionale Urteile über unbekannte Texte zu fällen. In PHP können wir vorgefertigte Frameworks für maschinelles Lernen wie Scikit-Learn oder TensorFlow verwenden oder unsere eigenen Klassifizierungsalgorithmen schreiben. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode für eine Stimmungsanalyse, der auf dem Naive Bayes-Algorithmus basiert:

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 构建特征向量
foreach($train as $item){
    $words = mb_str_split($item);
    foreach($words as $word){
        $features[$item][$word] = 1;
    }
}

// 训练模型
$classifier = new NaiveBayes();
foreach($features as $item => $vector){
    $label = ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
    $classifier->train($vector, $label);
}

// 预测测试集
foreach($test as $item){
    $words    = mb_str_split($item);
    $vector   = array_fill_keys($words, 1);
    $predicts = $classifier->predict($vector);
    $score    = $predicts['positive'] - $predicts['negative'];
    if($score > 0){
        echo '积极';
    } elseif($score < 0){
        echo '消极';
    } else {
        echo '中性';
    }
}

?>

2. Textklassifizierung

Textklassifizierung bezieht sich auf die Unterteilung von Text in verschiedene Kategorien basierend auf Ähnlichkeit oder bestimmten Kriterien. In PHP wird die Textklassifizierung häufig in der Spam-Filterung, Nachrichtenklassifizierung, Produktbewertung und anderen Bereichen verwendet. Im Folgenden werden zwei häufig verwendete Textklassifizierungsmethoden vorgestellt.

1. Textklassifizierung basierend auf einem Vektorraummodell

Textklassifizierung basierend auf einem Vektorraummodell ist eine häufig verwendete Textklassifizierungsmethode. Seine Grundidee besteht darin, den Text als Vektor darzustellen und den Abstand oder Winkel zwischen den Vektoren zu berechnen, um durch Vergleich mit einem vordefinierten Klassifizierungsvektor die Kategorie zu bestimmen, zu der der Text gehört. In PHP können wir den TF-IDF-Algorithmus verwenden, um eine Merkmalsextraktion für Text durchzuführen und mithilfe der Kosinusähnlichkeit die Ähnlichkeit zwischen Vektoren zu berechnen. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode für die Textklassifizierung basierend auf dem Vektorraummodell:

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new TfIdfVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 1 : 0;
}, $train);

// 训练模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $classifier->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    if($predict){
        echo '积极';
    } else {
        echo '消极';
    }
}

?>

2. Textklassifizierung basierend auf dem Hidden-Markov-Modell

Die Textklassifizierung basierend auf dem Hidden-Markov-Modell ist eine komplexere Textklassifizierungsmethode. Seine Grundidee besteht darin, den Text als implizite Zustandssequenz darzustellen und durch Erlernen der Übergangswahrscheinlichkeit zwischen Zuständen und der Emissionswahrscheinlichkeit zwischen Zustand und Beobachtung auf die Kategorie zu schließen, zu der der Text gehört. In PHP können wir den HMM-Algorithmus zum Modellieren von Text und den Viterbi-Algorithmus zum Ableiten von Zustandssequenzen verwenden. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode für die Textklassifizierung basierend auf versteckten Markov-Modellen:

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new WordVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
}, $train);

// 训练模型
$model = new HMM();
$model->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $model->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    echo $predict;
}

?>

Zusammenfassung

In diesem Artikel werden zwei grundlegende Methoden zur Stimmungsanalyse und Textklassifizierung in PHP vorgestellt. Stimmungsanalysen auf Basis von Stimmungswörterbüchern und Textklassifizierung auf Basis von Vektorraummodellen eignen sich für einfache Stimmungsbeurteilungen und Textklassifizierungsszenarien, während Stimmungsanalysen auf Basis von maschinellem Lernen und Textklassifizierung auf Basis von Hidden-Markov-Modellen für komplexere Stimmungsbeurteilungen und Texte geeignet sind Klassifizierungsszenarien. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie eine Auswahl basierend auf spezifischen Anforderungen und Datenmerkmalen treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man eine Stimmungsanalyse und Textklassifizierung in PHP durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!